ระบบนำทางใน หุ่นยนต์ทำความสะอาด ทำงานอย่างไร ? พร้อมขั้นตอนการนำทาง

ระบบนำทางในหุ่นยนต์ทำความสะอาด ทำงานอย่างไร ?

รถยนต์จะเป็นยานพาหนะที่ไร้ประโยชน์หากมันไม่สามารถขับไปในทิศทางที่ถูกต้องได้ สำหรับหุ่นยนต์ทำความสะอาด (Cleaning Robot) เองก็เช่นกัน การนำทางมีบทบาทสำคัญอย่างมากในการทำความสะอาดของหุ่นยนต์ทำความสะอาด ระบบนำทางที่ดีช่วยให้เครื่องดูดฝุ่นสร้างแผนที่ได้อย่างแม่นยำ, หลบหลีกสิ่งกีดขวาง และเคลื่อนที่ไปทำความสะอาดได้ทุกซอกทุกมุมของบ้าน

ระบบนำทางของหุ่นยนต์ทำความสะอาดทำงานอย่างไร ? มีกี่รูปแบบ ในบทความนี้จะมาอธิบายให้อ่านกัน เผื่อว่าเพื่อน ๆ ที่กำสนใจคิดจะซื้อหุ่นยนต์ทำความสะอาดอยู่ จะได้มีข้อมูลไปช่วยในการตัดสินใจซื้อ เพื่อให้ได้ผลิตภัณฑ์ที่สามารถใช้งานได้จริง ไม่ได้ไร้ประโยชน์กลายเป็น ขยะอิเล็กทรอนิกส์ (E-Waste)

หุ่นยนต์ทำความสะอาดคือ อะไร ? (What is Cleaning Robot ?)

ก่อนอื่นมาทำความรู้จักกันก่อนว่า หุ่นยนต์ทำความสะอาดคือ อะไร ?

หุ่นยนต์ทำความสะอาดคือ หุ่นยนต์ที่ทำหน้าที่ทำความสะอาด โดยจะทำงานได้ทั้งในบ้าน และพื้นที่พาณิชย์ เดิมที ที่ค่อนข้างแพร่หลายก็จะเป็นหุ่นยนต์ทำความสะอาด แต่ปัจจุบันนี้ ได้มีการพัฒนาความสามารถจนมีความหลากหลาย มีทั้งหุ่นยนต์ดูดฝุ่น, หุ่นยนต์ถูพื้น, หุ่นยนต์เช็ดกระจก, หุ่นยนต์ตัดหญ้า, หุ่นยนต์ทำความสะอาดสระน้ำ ฯลฯ

สำหรับ หุ่นยนต์ทำความสะอาด ที่เป็นในรุ่นระดับเรือธงหน่อย ก็จะมีความสามารถหลายอย่าง เช่น อาจทำได้ทั้งการดูดฝุ่น, ถูพื้น และ เป็นกล้องไอพี (IP Camera) ได้ในตัวเดียวเลย

ภาพจาก : https://tenor.com/view/robot-vaccum-cat-spin-turn-mop-gif-14520038?

ขั้นตอนการทำงานของระบบนำทางในหุ่นยนต์ทำความสะอาด จะประกอบด้วยหลายขั้นตอน เพื่อให้การนำทางเป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพ โดยส่วนใหญ่ก็จะมีขั้นตอนดังต่อไปนี้

1. สร้างแผนที่ (Mapping)

หุ่นยนต์ทำความสะอาดที่ได้มาตรฐานจะมีระบบในการสร้างแผนที่เพื่อควบคุมการเคลื่อนที่ และนี่ถือเป็นปัจจัยที่สำคัญมากในการซื้อหุ่นยนต์ทำความสะอาด พวกหุ่นยนต์ทำความสะอาดที่เน้นราคาถูกมาก ๆ มักจะไม่มีระบบแผนที่ในตัว มันแค่วิ่งไปเรื่อย ๆ ชนก็เลี้ยวแค่นั้นเลย ทำให้ทำความสะอาดได้ไม่ทั่ว ไม่สามารถใช้งานได้จริงเป็นเพียง E-Waste เท่านั้น

หุ่นยนต์ทำความสะอาดจะใช้เทคโนโลยีหลายอย่างในการสร้างแผนที่อัจฉริยะ เพื่อใช้ควบคุมการเคลื่อนที่ เมื่อเปิดใช้งานครั้งแรก หุ่นยนต์ทำความสะอาดจะสร้างแผนที่ห้องขึ้นมาจากข้อมูลที่ได้จากเซนเซอร์ต่าง ๆ แผนที่นี้ช่วยให้หุ่นยนต์รู้รูปแบบของบ้าน ตำแหน่งเฟอร์นิเจอร์ที่กีดขวาง เพื่อวางแผนเส้นทางการทำความสะอาดที่ดีที่สุด หุ่นยนต์ทำความสะอาดส่วนใหญ่ในปัจจุบันนิยมใช้เทคโนโลยีหลายอย่างทำงานร่วมกัน เช่น LiDAR, กล้อง ฯลฯ ในการสร้างแผนที่ความละเอียดสูง แผนที่เหล่านี้ถูกจัดเก็บไว้ในหน่วยความจำของตัวหุ่นยนต์ และสามารถอัปเดตได้สม่ำเสมอ

ขั้นตอนการทำแผนที่ (Mapping Process)

ในอดีตจะไม่มีความซับซ้อนมากนักมักอาศัยมอเตอร์เคลื่อนที่ พอชนก็เปลี่ยนทิศทาง แล้วนำข้อมูลมาประมวลผลบนซอฟต์แวร์เพื่อสร้างแผนที่ขึ้นมา แต่ในในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา หุ่นยนต์ทำความสะอาดได้มีความก้าวหน้าอย่างมาก จากรุ่นแรกที่เคยชนไปชนมาวนอยู่รอบ ๆ ห้อง โดยมักจะเดินได้ไม่ทั่วพื้นที่, เจอพรมหนาหน่อยก็เดินติด, วิ่งตกบันได ฯลฯ

แต่ปัจจุบันนี้ด้วยการใช้เซนเซอร์ และคอนโทรลเลอร์ที่ล้ำสมัย ร่วมกับซอฟต์แวร์ หุ่นยนต์ทำความสะอาดสามารถเดินได้ทั่วพื้นอย่างชาญฉลาด ทำความสะอาดได้ดีขึ้น และใช้เวลาน้อยลง เซนเซอร์ที่มีใช้งานในปัจจุบันก็จะมีดังต่อไปนี้

Ultrasonic Time-Of-Flight

Ultrasonic Time-Of-Flight (ToF) หรือ เซนเซอร์วัดระยะเวลาด้วยคลื่นเสียง สามารถทำงานได้ในทุกสภาพแสง และให้การวัดระยะทางที่มีความแม่นยำระดับมิลลิเมตร โดยไม่ขึ้นอยู่กับสี หรือความโปร่งแสงของวัตถุ เซนเซอร์นี้มีมุมมองที่กว้าง ทำให้สามารถวัดระยะทางของหลายวัตถุพร้อมกันได้ ในหุ่นยนต์ทำความสะอาด เซนเซอร์นี้ถูกใช้เพื่อตรวจจับว่ามีสิ่งกีดขวาง เช่น สุนัข หรือของเล่นเด็ก ขวางทางอยู่หรือไม่ และจำเป็นต้องเบี่ยงเบนเส้นทางเพื่อหลีกเลี่ยงการชนหรือไม่ ?

Short-Range Ultrasonic ToF

เซนเซอร์ Short-Range Ultrasonic ToF เป็นคลื่นอัลตราโซนิกระยะสั้น มันถูกใช้ในการตรวจจับประเภทของพื้นผิว โดยใช้ค่าเฉลี่ยแอมพลิจูดของสัญญาณอัลตราโซนิกที่สะท้อน เพื่อกำหนดว่าพื้นผิวเป้าหมายนั้นแข็งหรืออ่อน ตัวอย่างการใช้งาน อย่างเช่น หากหุ่นยนต์ทำความสะอาดตรวจจับได้ว่า ได้เคลื่อนที่จากพรมไปยังพื้นไม้เนื้อแข็ง มันสามารถลดความเร็วของมอเตอร์ลงได้ เพราะไม่จำเป็นต้องทำงานหนักเท่ากับการใช้งานบนพรม

และยังใช้ในการตรวจจับความสูงจากพื้นผิว ป้องกันไม่ให้หุ่นยนต์ทำความสะอาดเคลื่อนที่ตกจากที่สูงอย่างบันไดได้

LiDAR

"ไลดาร์ (LiDAR)" ย่อมาจากคำว่า "Light Detection and Ranging" ซึ่งหมายถึง "การตรวจจับ และวัดระยะด้วยแสง" เป็นเทคโนโลยีสำรวจระยะไกลด้วยแสงเลเซอร์แบบ Pulse Wave ซึ่งแสงจะกระทบกับวัตถุ และสะท้อนกลับมายังเซนเซอร์ เมื่อวัดเวลาที่แสงใช้ในการเดินทางไป ร่วมกับข้อมูลอื่น ๆ มันก็จะสามารถนำมาสร้างแผนที่ 3 มิติ ของวัตถุ หรือพื้นที่ได้อย่างแม่นยำ

ซึ่งในการทำงานของ LiDAR อาจเกิดขึ้นเพียงแค่ทิศทางเดียว หรือสแกนหลายทิศทางพร้อมกันก็ได้ โดยอย่างหลังจะเรียกว่า LiDAR Scanning หรือ 3D Laser Scanning

ภาพจาก : https://www.ect.my/home-appliances/vacuum-cleaner/liectroux-c30b-the-most-powerful-robot-vacuum-cleaner-with-electric-water-tank-2d-map-wifi-app-control-3000pa-suction-and-brushless-motor

ข้อเสียของ LiDAR คือ มันมองทุกอย่างที่แสงตกกระทบเป็นสิ่งกีดขวาง แม้ว่าจะเป็นเพียงชิ้นส่วนของวัสดุอ่อนบาง ๆ ที่ความจริงสามารถเคลื่อนที่ผ่านได้ก็ตาม เช่น ขอบชายของผ้าปูเตียง, ผ้าม่าน ฯลฯ และหากเจอกับผนังกระจก ที่แสงมีการหักเห ก็อาจทำให้หุ่นยนต์เข้าใจตำแหน่ง และระยะทางผิดพลาดได้เช่นกัน

vSLAM

vSLAM ย่อมาจาก Visual Simultaneous Localization and Mapping เป็นเทคโนโลยีนำทางชนิดหนึ่งที่อาศัยกล้องในการสร้างแผนที่ ซึ่งมีความแม่นยำสูง เพราะอาศัยพลังคอมพิวเตอร์ในการประมวลผลภาพสิ่งแวดล้อมรอบตัวที่กล้องจับได้ มันวิเคราะห์ผนัง, มุม, เฟอร์นิเจอร์ และสิ่งกีดขวาง ได้อย่างชาญฉลาด

อย่างไรก็ตาม vSLAM ก็มีข้อเสียเช่นกัน เนื่องจากมันต้องอาศัยพลังในการประมวลผลค่อนข้างสูง ด้านความเร็วในการวิเคราะห์สิ่งกีดขวางจึงช้ากว่ามาก และด้วยความที่มันคำนวณจากทุกอย่างที่เห็น เส้นทางการเคลื่อนที่ของหุ่นยนต์จึงมักเกิดความสะเปะสะปะกว่า หุ่นยนต์ที่ใช้ LiDAR โดยเฉพาะอย่างยิ่งในห้องที่พื้นที่มีความรก สิ่งกีดขวางเยอะ

ภาพจาก : https://blog.csdn.net/weixin_41944449/article/details/119864865

บันทึกแผนที่ และอัปเดตข้อมูล (Map Storage and Updates)

หลังจากหุ่นยนต์ทำความสะอาดเก็บข้อมูลเส้นทางการเดินจนครบทั่วพื้นที่แล้ว มันก็จะนำข้อมูลที่ได้มาสร้างแผนที่ โดยมักจะถูกเก็บไว้ในหน่วยความจำภายในหุ่นยนต์ทำความสะอาด แผนที่นี้ส่วนใหญ่สามารถอัปเดตข้อมูลทุกครั้งที่มันเริ่มทำความสะอาดอีกครั้งในอนาคต เพราะภายในห้องอาจมีการเคลื่อนย้ายเฟอร์นิเจอร์, มีกล่องพัสดุมาวาง ฯลฯ

ภาพจาก : https://github.com/Tasshack/dreame-vacuum/blob/master/docs/map.md

แยกแผนที่สำหรับแต่ละห้อง (Multiple Maps)

หุ่นยนต์ทำความสะอาดหลายรุ่นสามารถจัดเก็บแผนที่ได้หลายแผนที่ เพื่อให้มันสามารถนำไปใช้ได้ในบ้านที่มีหลายห้อง หรือหลายชั้น เป็นคุณสมบัติที่ค่อนข้างมีประโยชน์ เพราะช่วยให้หุ่นยนต์ทำความสะอาดสามารถทำความสะอาดได้หลายพื้นที่ของบ้านโดยไม่สับสน ไม่ต้องสร้างแผนที่ใหม่ทุกครั้งที่เปลี่ยนห้อง

ภาพจาก : https://github.com/Tasshack/dreame-vacuum/blob/master/docs/map.md

การแสดงแผนที่แบบเรียลไทม์ (Real-Time Mapping Display)

หุ่นยนต์ทำความสะอาดส่วนใหญ่ในปัจจุบันนี้ สามารถทำงานร่วมกับแอปพลิเคชันบนสมาร์ทโฟนได้ ซึ่งนอกจากจะใช้ควบคุม และตั้งค่าการทำงานแล้ว ตัวแอปพลิเคชันยังแสดงแผนที่เพื่อบอกตำแหน่ง และรูปแบบการเคลื่อนที่ได้แบบเรียลไทม์

นอกจากนี้ ผู้ใช้ยังสามารถใช้แอปพลิเคชันในการกำหนดขอบเขตเสมือน หรือพื้นที่ห้ามเข้าโดยตรงบนแผนที่ เพื่อป้องกันไม่ให้หุ่นยนต์เข้าไปในบางพื้นที่ เช่น โซนสัตว์เลี้ยง หรือจุดที่มีสิ่งของแตกหักง่าย

2. กำหนด เส้นทางการทำความสะอาด อย่างเป็นระบบ (Systematic Cleaning Path)

อย่างที่เกริ่นไป ว่าหุ่นยนต์ทำความสะอาดมีความฉลาดมาก มันไม่ได้วิ่งวนไปมามั่ว ๆ เหมือนสมัยก่อนอีกต่อไป หุ่นยนต์ทำความสะอาดในปัจจุบัน จะเคลื่อนที่ตามเส้นทางการทำความสะอาดอย่างเป็นระบบ เพื่อให้แน่ใจว่าไม่มีจุดใดที่ถูกละเลย การตามเส้นทางที่วางแผนไว้นี้ทำให้เครื่องดูดฝุ่นสามารถทำความสะอาดได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ประหยัดเวลา และแบตเตอรี่ 

โดยการกำหนดเส้นทางในการทำความสะอาดนั้น ถูกกำหนดขึ้นจากการรวมข้อมูลที่ได้จากเซนเซอร์ตรวจจับ, แผนที่ และอัลกอริทึม มาวางแผนเส้นทางการเคลื่อนที่ของหุ่นยนต์ โดยส่วนใหญ่จะใช้รูปแบบการเคลื่อนที่เป็นเส้นตรงแบบขนานต่อกันไปเรื่อย ๆ จนทั่วพื้นที่ทั้งหมด

นอกจากนี้ ในขณะที่หุ่นยนต์ทำความสะอาดเคลื่อนที่ไปตามเส้นทางที่วางแผนไว้ มันก็จะสแกนหาสิ่งกีดขวางไปด้วยอย่างต่อเนื่อง หากพบก็จะเคลื่อนที่วนรอบ ๆ ตัวอุปสรรค ก่อนที่จะกลับเข้าสู่เส้นทางเดิม

ภาพจาก : https://www.reddit.com/r/roomba/comments/lmkhpi/i_would_love_to_share_my_roborock_s5_max_creating/

3. หลบหลีกสิ่งกีดขวางแบบเรียลไทม์ (Real-Time Obstacle Avoidance)

หนึ่งในคุณสมบัติที่น่าประทับใจที่สุดของหุ่นยนต์ทำความสะอาดในยุคนี้คือ ความสามารถในการหลีกเลี่ยงสิ่งกีดขวางแบบเรียลไทม์ มันสามารถตรวจจับ และนำทางตัวหุ่นยนต์ทำความสะอาดให้เคลื่อนที่ไปรอบๆ เฟอร์นิเจอร์, สัตว์เลี้ยง และสิ่งกีดขวางต่าง ๆ โดยใช้เซนเซอร์จำนวนมากในการตรวจจับ

นั่นหมายความว่าหุ่นยนต์ทำความสะอาดจะชนสิ่งกีดขวางน้อยลง บางรุ่นสามารถจดจำวัตถุเฉพาะได้ด้วย เช่น ถุงเท้า หรือสายไฟ

ภาพจาก : https://neakasa.com/blogs/all/is-the-robot-vacuum-cleaner-worth-buying

การหลบหลีกสิ่งกีดขวางแบบเรียลไทม์ทำงานอย่างไร ? (How Real-Time Obstacle Avoidance Works ?)

การหลีกเลี่ยงสิ่งกีดขวางแบบเรียลไทม์ เกิดขึ้นได้จากการผสานหลายอย่างเข้าด้วยกัน ไม่ว่าจะเป็นเซนเซอร์, กล้อง, อัลกอริทึม ฯลฯ โดยพื้นฐานก็จะมีดังนี้

เซนเซอร์

หุ่นยนต์ทำความสะอาดใช้เซนเซอร์หลากหลายชนิดในการนำทาง ที่ได้รับความนิยมก็จะมีดังนี้

• เซนเซอร์อินฟราเรด : จะปล่อยแสงอินฟราเรด และวัดการสะท้อนของแสงที่ตกกระทบกับวัตถุ เมื่อหุ่นยนต์เข้าใกล้วัตถุ ค่าสัญญาณแสงอินฟราเรดที่สะท้อนจะเปลี่ยนไป บ่งบอกถึงการมีอยู่ของสิ่งกีดขวาง 
• เซนเซอร์อัลตราโซนิก : ทำงานคล้ายกับเซนเซอร์อินฟราเรด เซนเซอร์อัลตราโซนิกจะปล่อยคลื่นอัลตราโซนิก และสะท้อนกลับไปที่เซนเซอร์ เมื่อวัดความต่างของเวลาที่คลื่นกลับมา หุ่นยนต์ก็สามารถระบุระยะห่างของมันกับสิ่งกีดขวางได้
• เซนเซอร์กันชน : เป็นเซนเซอร์ที่อยู่ตรงขอบของหุ่นยนต์ เมื่อหุ่นยนต์ชนเข้ากับสิ่งกีดขวาง เซนเซอร์กันชนจะทำงาน ส่งสัญญาณให้หุ่นยนต์หยุด ถอยหลัง และเปลี่ยนทิศทาง เซนเซอร์นี้เป็นด่านสุดท้ายที่ช่วยให้หุ่นยนต์สามารถตอบสนองต่อสิ่งกีดขวางที่เซนเซอร์อื่นไม่สามารถตรวจจับได้
• เซนเซอร์กันตก : ทำงานง่าย ๆ ด้วยการปล่อยสัญญาณอินฟราเรดลงสู่พื้น หากสัญญาณสะท้อนกลับมา ก็แปลว่ายังมีพื้น แต่หากไม่มีการสะท้อน หรือการกลับมาล่าช้า แสดงว่าไม่มีพื้นแล้ว

กล้อง

หุ่นยนต์ทำความสะอาดระดับเรือธงบางรุ่น มีการใช้กล้องเพื่อจับภาพสภาพแวดล้อม นำข้อมูลมาทำงานร่วมกับ ซอฟต์แวร์จดจำภาพ (Visual Recognition) เพื่อระบุ และหลีกเลี่ยงสิ่งกีดขวาง ระบบหลบหลีกที่ใช้กล้องมีข้อดีหลายอย่าง เช่น

• จดจำภาพ : กล้องจะถ่ายภาพสภาพแวดล้อมของหุ่นยนต์ทำความสะอาดอย่างต่อเนื่อง และคอมพิวเตอร์ในตัวหุ่นยนต์จะประมวลผลภาพเหล่านี้แบบเรียลไทม์เพื่อตรวจสอบสิ่งที่เห็นว่าเป็นอุปสรรคหรือไม่ ?
• รับรู้ความลึก : ด้วยการใช้กล้องหลายตัว หรือกล้องตัวเดียวแต่มีเทคโนโลยีการตรวจจับความลึก ช่วยให้หุ่นยนต์ทำความสะอาดสามารถประมาณระยะทางไปยังวัตถุต่างๆ ได้แม่นยำมากขึ้น
• ปรับตัวกับสภาพแวดล้อมตลอดเวลา : หากคุณย้ายเก้าอี้ หรือทิ้งวัตถุใหม่บนพื้น กล้องช่วยให้หุ่นยนต์สามารถจดจำ และนำทางรอบๆ ได้โดยไม่ติดขัด

อัลกอริทึม

ข้อมูลที่ได้จากเซนเซอร์ และกล้อง จะถูกประมวลผลโดยคอมพิวเตอร์ในตัวหุ่นยนต์ด้วยอัลกอริทึมขั้นสูง อัลกอริทึมเหล่านี้มีบทบาทสำคัญในการหลีกเลี่ยงสิ่งกีดขวางแบบเรียลไทม์

• รวมข้อมูล : อัลกอริทึมรวมข้อมูลจากเซนเซอร์ และกล้องหลายตัว เพื่อวิเคราะห์สภาพแวดล้อมโดยรวม
• วางแผนเส้นทาง : เมื่อตรวจพบสิ่งกีดขวาง อัลกอริทึมจะคำนวณเส้นทางที่ดีที่สุดในการหลีกเลี่ยงสิ่งกีดขวาง รวมถึงการกำหนดทิศทาง และความเร็วที่เหมาะสม
• เรียนรู้ และการปรับตัว : หุ่นยนต์บางรุ่นใช้ การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) เพื่อปรับปรุงความสามารถในการหลีกเลี่ยงสิ่งกีดขวาง ด้วยการเรียนรู้จากประสบการณ์ที่ผ่านมา ช่วยให้หุ่นยนต์สามารถคาดการณ์ และตอบสนองต่อสิ่งกีดขวางได้ดีขึ้น

4. ชาร์จแบตเตอรี่ และกลับแท่นชาร์จ (Recharging and Returning)

อีกหนึ่งในคุณสมบัติที่สำคัญของหุ่นยนต์ทำความสะอาดคือ การกลับไปยังแท่นชาร์จเมื่อแบตเตอรี่ใกล้หมด และเมื่อชาร์จแบตเตอรี่เต็มแล้ว หุ่นยนต์จะสามารถกลับไปทำความสะอาดต่อจากที่ค้างไว้ได้ นอกจากนี้ บางรุ่นยังอนุญาตสามารถตั้งเวลาการทำความสะอาดล่วงหน้าได้ เพื่อให้หุ่นยนต์ทำความสะอาดอัตโนมัติตามเวลาที่ผู้ใช้ต้องการ

โดยหุ่นยนต์ทำความสะอาดจะคอยตรวจสอบระดับแบตเตอรี่คงเหลือตลอดเวลา เมื่อระดับลดจนถึงจุดที่กำหนด ส่วนใหญ่ก็อยู่ที่ประมาณ 20-30% มันจะหยุดทำความ และกลับไปยังที่ฐานเพื่อชาร์จแบตเตอรี่ โดยในตอนสร้างแผนที่ มันจะมีการระบุตำแหน่งของฐานเอาไว้เป็นที่เรียบร้อยแล้ว 

หลังจากหุ่นยนต์ชาร์จแบตเตอรี่เต็มแล้ว หากมันยังทำงานที่กำหนดไว้ไม่เสร็จ มันก็จะเคลื่อนที่ออกไปทำความสะอาดต่อโดยอัตโนมัติ โดยเริ่มทำงานต่อจากตำแหน่งล่าสุดที่ค้างไว้

5. การกำหนดค่าจากผู้ใช้งาน (User Customization)

ในการกำหนดพื้นที่ทำงาน หรือปิดกั้นเส้นทางของหุ่นยนต์ทำความสะอาด ในอดีตค่อนข้างลำบาก มีทั้งการใช้แถบแม่เหล็ก หรือกล่องเซนเซอร์เพื่อสร้างกำแพงเสมือน แต่ปัจจุบันนี้ ส่วนใหญ่จะให้กำหนดพื้นที่การทำงานที่ต้องการด้วยการลากนิ้วบนแผนที่ในแอปพลิเคชัน เพราะกับสร้างเส้นกำแพงเสมือนเพื่อปิดกั้นเส้นทางได้อย่างง่ายดาย

ภาพจาก : https://www.reddit.com/r/homeassistant/comment

สรุปเกี่ยวกับระบบนำทาง หุ่นยนต์ทำความสะอาด (Cleaning Robot Navigation Conclusion)

หุ่นยนต์ทำความสะอาดได้เปลี่ยนแปลงการทำความสะอาดบ้านด้วยระบบนำทางอัจฉริยะ พวกมันสามารถทำความสะอาดได้อย่างทั่วถึง และมีประสิทธิภาพด้วยการทำแผนที่ที่แม่นยำ เส้นทางการทำความสะอาดอย่างเป็นระบบ การหลีกเลี่ยงสิ่งกีดขวางแบบเรียลไทม์ และการชาร์จแบตเตอรี่ให้ตัวเองอัตโนมัติ

การบำรุงรักษา และการอัปเดตแผนที่เป็นประจำ ช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพของมัน นอกจากนี้ หุ่นยนต์ทำความสะอาดในยุคนี้ยังสามารถเชื่อมต่อกับอุปกรณ์ สมาร์ทโฮม (IoT) และให้ผู้ใช้สามารถตั้งค่าการทำความสะอาดตามความต้องการ การลงทุนในหุ่นยนต์ดูดฝุ่นที่มีคุณภาพช่วยประหยัดเวลา และรักษาความสะอาดของบ้านได้โดยที่เราไม่ต้องเหนื่อยแรงเอง